WordCloud

WordCloud[{s1,s2,}]

siの大きさがそのリスト中の重複度によって決定される,ワードクラウドグラフィックスを生成する.

WordCloud[{w1s1,}]

siの大きさが重み wiによって決定されるワードクラウドを生成する.

WordCloud[s1w1,]

これも,siの大きさが重み wiによって決定されるワードクラウドを生成する.

WordCloud[{w1,w2,}{s1,s2,}]

これも,siの大きさが重み wiによって決定されるワードクラウドを生成する.

WordCloud[{{s1,w1},{s2,w2},}]

これも,siの大きさが重み wiによって決定されるワードクラウドを生成する.

WordCloud[data,shape]

ワードクラウドを shape によって定義される領域にフィットする.

詳細とオプション

例題

すべて開くすべて閉じる

  (3)

重み付き文字列のワードクラウド:

ワードクラウドの各単語にツールチップを付ける:

指定された形を使ってワードクラウドを作る:

スコープ  (6)

データ  (4)

文字列のリストのワードクラウド:

文字列と重みのリストのワードクラウド:

連想のワードクラウド:

単一文字列のワールドクラウド:

  (1)

面積で重みを付けた国名のワードクラウドを作成する:

デフォルトで,WordCloudは矩形のクラウドを作ろうとする:

Graphicsプリミティブを使って形を定義する:

形を領域として定義する:

非連結領域を使う:

プレゼンテーション  (1)

単語は他と区別できるように自動的にスタイル付けされる:

フォントを変更する:

特定の単語のスタイルを変える:

色関数を変える:

背景色を変える:

プロットテーマを使う:

白黒のワードクラウドを作る:

オプション  (25)

Background  (1)

ワードクラウドのデフォルトの背景は透過的である:

別の色を指定する:

ColorFunction  (1)

デフォルトの色関数はColorData["DarkRainbow"]である:

カスタムの色関数を使う:

単色にする:

単色の濃淡を使う:

指定された色勾配からランダムな色を選ぶ:

ColorFunctionScaling  (2)

デフォルトで,重みは0から1の範囲に収まるようにスケールされる:

スケールされた重みは,指標付きの色と使うのには適さない:

ColorFunctionScaling->Falseを使う:

FontFamily  (1)

使用されるデフォルトのフォントファミリは"Source Sans Pro"である:

別のフォントファミリを使う:

FontSize  (4)

デフォルトのフォントサイズ範囲は自動的に計算される:

スケールし直して指定された最大フォントサイズにする:

最小と最大の間のサイズになるようにスケールし直す:

重みとフォントサイズの間のカスタムマッピングを指定する:

FontTracking  (1)

デフォルトはFontTracking->"Plain"である:

より拡張された設定を使う:

FontWeight  (1)

フォント重みは,デフォルトでPlainである:

太字を使う:

IgnoreCase  (3)

デフォルトで,大文字小文字の違いは無視される:

大文字小文字を区別する:

重み付き文字列でIgnoreCase->Trueとすると,同一単語については重みの合計が使われる:

IgnoreCase->Trueとすると,各単語は初出時の大文字小文字の使い方によって表示される:

ImageSize  (1)

ImageSizeは表示サイズのみを制御する.デフォルトの表示サイズは自動的に計算される:

別の表示サイズを指定する:

MaxItems  (1)

デフォルトで,クラウドには要素が100個まで表示される:

違う数を指定する:

PlotTheme  (1)

特定のテーマでワードクラウドを作る:

PreprocessingRules  (3)

デフォルトの処理規則を指定する:

デフォルトスタイルは前処理されていない任意の単語に使われる:

文字列の表示の前にスペル訂正を行う:

ScalingFunctions  (1)

デフォルトで,フォントサイズは重みから直接計算される:

対数スケールを使う:

逆の重みを使って人口の少ない国をハイライトする:

WordOrientation  (1)

方向がランダムなワードクラウド:

指定された2つの方向からランダムに選択する:

WordSelectionFunction  (2)

文字列をその長さに基づいて選択する:

デフォルトで,要素はMaxItemsの値まで重みの降順で選択される:

カスタムの選択関数を使う:

要素の重みを選択基準に加える:

WordSpacings  (1)

デフォルトで,読みやすくなるように単語間には小さいスペースが挿入される:

最小のスペースを使う:

スペースを指定する:

アプリケーション  (8)

基本的なアプリケーション  (4)

ワードクラウド中のWebページを要約する:

一片のテキストを要約する:

選択した単語を合衆国の地図の形の中に置く:

ピカソのすべての作品のワードクラウドを作る:

各作品の,名前,分野,画像を抽出する:

ワードクラウドを作り,画像をツールチップとして使う:

画像のさまざまな識別特性を計算し,可視化する:

ワードクラウドを形成する際は,確率を重みとする:

単語選択  (1)

3文字以上の名詞のワードクラウドを作る:

入力を分割する:

辞書からすべての名詞を抽出する:

3文字以上の名詞である入力文字列を選択する:

言語分析  (3)

組込み辞書中の文字の頻度を可視化する:

「アエネーイス」の英語版の最初の50個の3文字単語:

類義語の数で重みを付けられた辞書中の単語のワードクラウド:

少なくとも1つの類義語がある単語を選ぶ:

各単語の類義語リストをツールチップとして使う:

特性と関係  (2)

デフォルトで,単一の文字列はTextWordsDeleteStopwordsを使って処理される:

ストップワードを削除しないように,単語を明示的に分割する:

デフォルトで,単語の大文字小文字はもとのまま表示される.出現回数が複数のときは,初出時の表示が使われる:

すべて大文字にする:

すべて小文字にする:

考えられる問題  (1)

デフォルトでは,文字列を入力として使用する際にストップワードが削除される:

事前に文字列を分割してすべての単語が残されるようにする:

インタラクティブな例題  (1)

ほぼ3世紀に渡る各国の人口のワードクラウドアニメーション:

おもしろい例題  (1)

式のワードクラウド:

Wolfram Research (2015), WordCloud, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/WordCloud.html (2017年に更新).

テキスト

Wolfram Research (2015), WordCloud, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/WordCloud.html (2017年に更新).

CMS

Wolfram Language. 2015. "WordCloud." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/WordCloud.html.

APA

Wolfram Language. (2015). WordCloud. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/WordCloud.html

BibTeX

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BibLaTeX

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